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Cantor
Cantor
Cantor的目标受众是教育和研究领域的专业人士，特别是那些需要解决复杂视觉推理任务的研究人员和教育工作者。Cantor的多模态链式思维框架可以帮助他们更有效地分析图像和问题，生成更准确的决策和答案，从而提高研究和教学质量。
AI模型AI开发平台#多模态#视觉推理#大型语言模型#教育#研究优质新品开源
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简介
Cantor是一个多模态链式思维(CoT)框架，它通过感知决策架构，将视觉上下文获取与逻辑推理相结合，解决复杂的视觉推理任务。Cantor首先作为一个决策生成器，整合视觉输入来分析图像和问题，确保与实际情境更紧密的对齐。此外，Cantor利用大型语言模型(MLLMs)的高级认知功能，作为多面专家，推导出更高层次的信息，增强CoT生成过程。Cantor在两个复杂的视觉推理数据集上进行了广泛的实验，证明了所提出框架的有效性，无需微调或真实理由，就显著提高了多模态CoT性能。
截图
产品特色
感知决策架构，有效整合视觉上下文和逻辑推理
决策生成阶段，考虑并部署问题
执行模块化阶段，调用各种专家模块并提供补充信息
执行综合阶段，汇总补充信息，通过合理详细的思考生成最终答案
在ScienceQA数据集上，使用GPT-3.5作为基础LLM，Cantor实现了82.39%的准确率，比CoT提示的GPT-3.5提高了4.08%
在MathVista数据集上，Cantor在几乎所有类型的问题上都大大超过了基线，显示了正确的决策和模块专家可以激发其精细、深入的视觉理解和组合推理能力
Cantor在多模态领域取得进展，基于GPT-3.5的Cantor在各种问题上显著超过了基线，甚至超过了知名的MLLMs，如SPHINX和LLaVA-1.5
使用教程
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阅读Cantor的介绍和背景信息，了解其功能和优势
根据需要选择相应的大型语言模型(MLLMs)作为基础
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